Text

Rancang Bangun Sistem Deteksi Citra Mata Katarak Menggunakan Metode Filter Gabor Dan Jaringan Syaraf Tiruan

---

ABSTRAK
Lebih dari 50% kebutaan di Indonesia dan dunia disebabkan oleh katarak. Katarak adalah kekeruhan pada serabut atau bahan lensa pada kapsul lensa akibat denaturasi protein lensa dan terjadinya degenerasi perkembangan serabut lensa. Katarak tumbuh perlahan dan akan menyebabkan kebutaan permanen jika terlambat dalam penanganan. Deteksi atau diagnosis utama katarak dengan Computed Tomography (CT) scan, Magnetic Resonance Imaging MRI dan pemeriksaan fisik oleh tenaga medis. Kendala dari prosedur deteksi tersebut memungkinkan adalah salah diagnosis dari tenaga medis. Hal tersebut membuat banyak peneliti yang berinovasi membuat sistem deteksi katarak yang dapat mendeteksi ketepatan penentuan tingkat keparahan katarak secara otomatis. Berdasarkan beberapa hal tersebut penelitian ini dikembangkan dengan fokus membuat sistem untuk deteksi katarak dengan tingkat keparahan menggunakan metode filter gabor dan jaringan syaraf tiruan. Sistem dijalankan dengan menggunakan input data citra mata digital yang digunakan sebagai data latih dan data uji. Semua citra akan dilakukan proses segmentasi dengan thresholding dan dihitung nilai luas katarak dari hasil segmentasi tersebut. Selain itu citra juga akan dilakukan proses ekstraksi ciri filter gabor dengan variasi orientasi 0˚, 45˚,90˚ dan 135˚ untuk memperoleh nilai energi. Nilai luas dan energi ini akan digunakan sebagai masukan bagi jaringan syaraf tiruan. Data latih digunakan untuk proses pelatihan sistem dan data uji digunakan untuk proses pengujian sistem. Tingkat akurasi yang dicapai oleh sistem sebesar 91 % yang dapat mendeteksi citra data uji menjadi beberapa klas yaitu klas mata katarak imatur, katarak matur, katarak hipermatur dan mata normal.

Kata Kunci: Cataract, filter gabor, jaringan syaraf tiruan.
 
ABSTRACT
More than 50% of blindness in Indonesia and the world is caused by cataracts. Cataracts are turbidity in the fibers or lens material in the lens capsule due to denaturation of lens proteins and degeneration of the development of lens fibers. Cataracts grow slowly and will cause permanent blindness if delayed treatment. Detection or primary diagnosis of cataracts with Computed Tomography (CT) scans, Magnetic Resonance Imaging (MRI) and physical examination by medical personnel. The obstacle of the detection procedure allows it to be misdiagnosed by medical personnel. Many researchers who innovate make a cataract detection system that can detect the accuracy of the determination of cataract severity automatically. Based on these factors, this research was developed with a focus on making a system for cataract detection with severity using Gabor filter method and artificial neural networks. System is run by using digital eye image data input which is used as training data and test data. All images will be segmented with thresholding and cataract area of the segmentation results will be calculated. In addition, image will also be carried out by a feature of the extraction process of the Gabor filter with variations in the orientation of 0˚, 45˚, 90˚ and 135˚ to obtain energy values. This broad value and energy will be used as input for artificial neural networks. Training data is used for the system training process and test data is used for the system testing process. The level of accuracy achieved by system is 91% which can detect the test data image into several classes, namely the immature cataract eye class, mature cataract, hypermatur cataract and normal eyes.
Keywords: Cataract, gabor filter, artificial neural network.

---

Ketersediaan

1379D19III

1379 D 19-ii

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

FISIKA

No. Panggil

1379 D 19-ii

Penerbit

: ., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

516.360.2

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Dea Devita

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar